风力发电机组的功率优化方法及装置与流程
本发明涉及一种优化方法和装置，更具体地讲，涉及一种风力发电机组的功率优化方法及装置。
背景技术：
随着风力发电机组被优化的频率越来越高，对风力发电机组被优化的优化效果的验证越来越受到人们的重视。
通常，在对风力发电机组被优化的优化效果进行验证时，首先获得风力发电机组被优化之前的风速数据以及风力发电机组被优化之后的风速数据，然后在标准空气密度条件下对风力发电机组被优化之前和优化之后的风速数据分别进行处理，以获得标准空气密度条件下的风力发电机组被优化之前和优化之后的功率数据，进而通过风力发电机组被优化之前的风速数据和相应的功率数据生成一个功率风速曲线，并通过风力发电机组被优化之后的风速数据和相应的功率数据生成另一个功率风速曲线，进而比较这两个曲线来判断风力发电机组被优化的效果。
然而，风力发电机组的优化通常需要消耗比较长的时间，并且在这段时间内会发生季节交替、空气密度变化、风资源情况变化等环境因素的改变。环境因素的改变会导致风速与风力发电机组的功率之间的对应关系产生很大的变化，即，环境因素会导致风速与风力发电机组的功率之间的对应关系与标准空气密度条件下的风速与风力发电机组的功率之间的对应关系显著不同。因此，在通过这种方式获得的功率风速曲线来验证风力发电机组的优化效果时，验证结果存在很大的误差。
因此，需要更准确地验证风力发电机组的优化的方法。
技术实现要素：
本发明的示例性实施例的目的在于提供一种风力发电机组的功率优化方法及装置。所述风力发电机组的功率优化方法及装置能够通过风力发电机组和参考机组的机组数据来获得推测功率以及推测风速，并使用推测功率和推测风速来验证所述风力发电机组被优化的优化效果，避免了环境因素对验证结果的影响，提高了验证的准确性。
在一总体方面，提供一种风力发电机组的功率优化方法，所述优化方法包括：获取在所述风力发电机组被优化之前的第一预定时间段内的所述风力发电机组的优化前数据以及对应的参考风力发电机组的参考优化前数据；获取在所述风力发电机组被优化之后的第二预定时间段内的所述风力发电机组的优化后数据；通过优化前数据与参考优化前数据，获取所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系；使用所述功率对应关系以及优化前数据和优化后数据，推测所述风力发电机组的推测功率和推测风速；使用推测功率和推测风速，验证所述风力发电机组被优化的优化效果。
在另一总体方面，提供一种风力发电机组的功率优化装置，所述优化装置包括：优化前数据获取单元，获取在所述风力发电机组被优化之前的第一预定时间段内的所述风力发电机组的优化前数据以及对应的参考风力发电机组的参考优化前数据；优化后数据获取单元，获取在所述风力发电机组被优化之后的第二预定时间段内的所述风力发电机组的优化后数据；对应关系获取单元，通过优化前数据与参考优化前数据，获取所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系；推测单元，使用所述功率对应关系以及优化前数据和优化后数据，推测所述风力发电机组的推测功率和推测风速；验证单元，使用推测功率和推测风速，验证所述风力发电机组被优化的优化效果。
在另一总体方面，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序在被处理器执行时实现上述风力发电机组的功率优化方法。
在另一总体方面，提供一种风力发电机组的控制系统，所述控制系统包括：处理器；存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述风力发电机组的功率优化方法。
采用本发明示例性实施例的风力发电机组的功率优化方法及装置，能够通过风力发电机组被优化之前和优化之后的数据以及参考风力发电机组的数据获得推测功率和推测风速，来验证风力发电机组被优化的优化效果，从而减小环境因素对验证结果的影响。
附图说明
通过下面结合示例性地示出实施例的附图进行的描述，本发明示例性实施例的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：
图1示出根据本发明的实施例的风力发电机组的功率优化方法的流程图；
图2示出根据本发明的实施例的获取功率对应关系步骤的流程图；
图3示出根据本发明的实施例的确定区间功率对应关系步骤的流程图；
图4示出根据本发明的实施例的推测推测功率和推测风速步骤的流程图；
图5示出根据本发明的实施例的设计拟合曲线的示例的示图；
图6示出根据本发明的实施例的验证优化效果步骤的流程图；
图7示出根据本发明的实施例的风力发电机组的功率优化装置的框图；
图8示出根据本发明的实施例的对应关系获取单元的框图；
图9示出根据本发明的实施例的推测单元的框图；
图10示出根据本发明的实施例的验证单元的框图。
具体实施方式
以下，将参照附图更充分地描述本发明的示例性实施例，示例性实施例在附图中示出。然而，可以以许多不同的形式实施示例性实施例，并且不应被解释为局限于在此阐述的示例性实施例。相反，提供这些实施例从而本公开将会彻底和完整，并将完全地将示例性实施例的范围传达给本领域的技术人员。
图1示出根据本发明的实施例的风力发电机组的功率优化方法的流程图。
参照图1，在步骤s100，获取在所述风力发电机组被优化之前的第一预定时间段内的所述风力发电机组的优化前数据以及对应的参考风力发电机组的参考优化前数据。
这里，作为示例，所述参考风力发电机组与所述风力发电机组可处于相同的风场环境中，并且所述参考风力发电机组与所述风力发电机组之间的距离小于预定阈值。例如，相同的风场环境可指参考风力发电机组与所述风力发电机组所处的风场中的温度、湿度、风速、风向、湍流等之间的差异在预定阈值范围内。例如，阈值距离可以是所述风力发电机组的叶轮直径的10倍。应该理解，阈值距离不限于上述示例，可根据实际情况来设置阈值距离。
这里，优化前数据和参考优化前数据均可包括功率数据和风向数据。作为示例，优化前数据可包括所述风力发电机组在正常运行状态下的功率数据和对应的风向数据，参考优化前数据包括所述参考风力发电机组在正常运行状态下的功率数据和对应的风向数据。
作为优选示例，优化前数据可包括所述风力发电机组在正常并网运行且非结冰状态下的功率数据和对应的风向数据，参考优化前数据可包括所述参考风力发电机组在正常并网运行且非结冰状态下的功率数据和对应的风向数据。
例如，可首先获取风力发电机组在正常并网运行状态下的功率数据和风向数据，之后通过预定温度、湿度条件去除结冰状态下(例如，当温度小于2摄氏度且湿度大于80％时可认为风力发电机组处于结冰状态)的数据，来获取风力发电机组在正常并网运行且非结冰状态下的功率数据和风向数据。应该理解，可类似获得参考风力发电机组在正常并网运行且非结冰状态下的功率数据和对应的风向数据。
这里，由于环境因素对风向数据与功率数据之间对应关系的影响远远小于对风速数据与功率数据之间对应关系的影响，因此，通过获取风向数据与对应的功率数据，可在验证风力发电机的优化效果时减小环境因素对结果的影响，从而提高验证准确度。
并且，用于获取优化前数据和参考优化前数据的第一预定时间段的长度可根据实际情况来设定。例如，可将第一预定时间段的长度设置为1个月，然而，应该理解，第一时间段的长度不限于此。
在步骤s200，获取在所述风力发电机组被优化之后的第二预定时间段内的所述风力发电机组的优化后数据。
这里，优化后数据也可包括功率数据和风向数据。作为示例，优化后数据可包括所述风力发电机组在正常运行状态下的功率数据和对应的风向数据。
作为优选示例，优化后数据可包括所述风力发电机组在正常并网运行且非结冰状态下的功率数据和对应的风向数据。并且，可通过与上述示例中获取优化前数据和参考优化前数据类似的方式来获取优化后数据。
并且，用于获取优化后数据的第二预定时间段的长度可根据实际情况来设定。例如，可将第二预定时间段的长度设置为与第一预定时间段的长度相同(例如，1个月)或者可将第二预定时间段的长度设置为与第一预定时间段的长度不同。
在步骤s300，通过优化前数据与参考优化前数据，获取所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
这里，可通过优化前数据中的功率数据与风向数据以及参考优化前数据中的功率数据和风向数据来获取所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
以下，参考图2来描述通过优化前数据与参考优化前数据，获取所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系的步骤的流程。
图2示出根据本发明的实施例的获取功率对应关系步骤的流程图。
参照图2，在步骤s310，可确定与优化前数据和参考优化前数据中的风向数据的交集对应的优化前数据中的有效优化前数据和参考优化前数据中的有效参考优化前数据。
这里，可首先将优化前数据中的风向数据和参考优化前数据中的风向数据取交集，并将落在交集内的优化前数据的风向数据和对应的功率数据确定为有效优化前数据，将落在交集内的参考优化前数据的风向数据和对应的功率数据确定为有效参考优化前数据。
在步骤s320，可按照预定风向间隔对有效优化前数据和有效参考优化前数据进行分仓，以便将有效优化前数据和有效参考优化前数据分别划分为多个风向区间。
这里，由于通常获得的有效有优化前数据和有效参考优化前数据中均包括大量的功率数据和风向数据，因此，为了更加精确地获取功率之间的对应关系，可首先利用预定的风向间隔来对有效优化前数据和有效参考优化前数据进行分仓。这里，用于对有效优化前数据和有效参考优化前数据进行分仓的预定风向间隔可根据实际需要来设定。
在步骤s330，可确定每个风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据之间的对应关系作为区间功率对应关系，并使用所有的区间功率对应关系表示所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
这里，通过确定每个风向仓的区间功率对应关系，并通过使用所有的区间功率对应关系表示所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系，可获得更精确的功率对应关系。
以下，参考图3来描述针对任意一个风向区间确定该任意一个风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据之间的对应关系作为区间功率对应关系的流程。应该理解，以下图3所示的流程适用于针对每个风向区间确定区间功率对应关系。
图3示出根据本发明的实施例的确定区间功率对应关系步骤的流程图。
参照图3，在步骤s331，可按照预定功率间隔对该任意一个风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据进行分仓，以将该风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据分别划分为多个功率区间。
这里，在该任意一个风向区间内的有效优化前数据和有效参考优化前数据中均可包括多个功率数据。为了建立功率之间的对应关系，可使用相同的预定功率间隔对该风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据进行分仓，以在该风向区间内的有效优化前数据和有效参考优化前数据中划分出相同个数的功率区间。
在步骤s332，可计算每个功率区间内的有效优化前数据中的功率数据的平均值，以获取多个优化前平均功率。
在步骤s333，可计算每个功率区间内的有效参考优化前数据中的功率数据的平均值，以获取多个参考优化前平均功率。
这里，由于有效优化前数据中的每个功率区间内的功率数据的数量可能与有效参考优化前数据中的相应功率区间内的功率数据的数量不同，因此为了便于建立功率之间的对应关系，可对每个功率区间的内的有效优化前数据中的功率数据求平均值，并对每个功率区间内的有效参考优化前数据中的功率数据求平均值，从而获得相同数量的优化前平均功率和参考优化前平均功率。
在步骤s334，可对所述多个优化前平均功率和所述多个参考优化前平均功率进行第一拟合，获取拟合曲线作为区间拟合曲线，以通过区间拟合曲线来表示该任意一个风向区间的区间功率对应关系。
这里，第一拟合可以是线性拟合，通过线性拟合获得的区间功率对应关系可以是一次函数。例如，当有效优化前数据和有效参考优化前数据被划分为n个风向区间时，第j风向区间中的区间功率对应关系可使用下面的等式(1)来表示：
yj＝ajxj+bj(1)
其中，yj对应于第j风向区间中的参考优化前平均功率，xj对应于第j风向区间中的优化前平均功率，aj和bj为常数。应该理解，这里的n为大于1的整数，j为大于或等于1且小于或等于n的整数。
应该理解，当有效优化前数据和有效参考优化前数据中的风向数据对应的风向范围比较小时，可不执行图2的步骤s320的分仓处理，此时，在步骤s330中可将所有的有效优化前数据和有效参考优化前数据视为一个风向区间内的数据，而获得一个区间功率对应关系，并使用这一个区间功率对应关系表示所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
返回参照图1，在步骤s400，使用所述功率对应关系以及优化前数据和优化后数据，推测所述风力发电机组的推测功率和推测风速。
作为示例，推测功率可包括优化前推测功率和优化后推测功率，推测风速可包括优化前推测风速和优化后推测风速，其中，优化前推测功率可表示推测的所述风力发电机组被优化之前的功率，优化前推测风速可表示推测的与优化前推测功率相应的风速，优化后推测功率可表示推测的所述风力发电机组被优化之后的功率，优化后推测风速可表示推测的与优化后推测功率相应的风速。
以下，将参考图4详细描述使用所述功率对应关系以及优化前数据和优化后数据，推测所述风力发电机组的推测功率和推测风速的流程。
图4示出根据本发明的实施例的推测推测功率和推测风速步骤的流程图。
参照图4，在步骤s410，可使用每个风向区间的区间拟合曲线以及相应的优化前数据，推测优化前推测功率。
这里，可使用每个风向区间的区间拟合曲线和相应风向区间内的优化前数据中的功率数据，来推测优化前推测功率。
作为示例，使用每个风向区间的区间拟合曲线以及相应的优化前数据，推测优化前推测功率的步骤s410可包括：首先，可确定每个风向区间的区间拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化前平均功率的坐标作为第一功率坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第二功率坐标；之后，可针对每个风向区间，将每个风向区间的有效优化前数据中的功率数据分别设置为第一功率坐标的坐标值，以获取对应的区间拟合曲线上的与设置的各个第一功率坐标的坐标值分别对应的第二功率坐标的坐标值，作为优化前推测功率。
例如，当通过上述等式(1)来表示第j风向区间中的区间拟合曲线时，在上述等式(1)中，横坐标(对应于xj)对应于优化前平均功率，因此可确定横坐标为第一功率坐标，并确定纵坐标(对应于yj)为第二功率坐标。
对于第j个风向区间，第j风向区间的优化前数据中的功率数据可包括多个数据值，此时，可将每个数据值分别设置为等式(1)中的xj，并通过等式(1)分别求得对应的yj值，从而将求得的所有yj值作为优化前推测功率。
在步骤s420，可使用预定风速功率对应关系，推测与优化前推测功率对应的优化前推测风速。
在推测出优化前推测功率之后，可使用预先获得的预定风速功率对应关系来推测出与优化前推测功率对应的优化前推测风速。
作为示例，可通过对所述风力发电机组在出厂时预设的设计功率和相应的设计风速进行多次第二拟合，使得拟合系数大于预定阈值，以获取设计功率与设计风速的拟合曲线作为设计拟合曲线，来表示所述预定风速功率对应关系。
风力发电机组在出厂时具有设定的设计功率与设计风速的对应关系，可对设定的设计功率与设计风速进行多次多项式拟合，并且当多项式拟合的拟合系数大于预定阈值(例如，大于0.98，但不限于此)时，可将获得的拟合曲线作为设计拟合曲线。
例如，当经过六次多项式拟合之后，拟合系数大于预定阈值(例如，大于0.98)时，可使用以下等式(2)来表示多次拟合后的设计拟合曲线：
v＝ap6+bp5+cp4+dp3+ep2+fp+g(2)
其中，v对应于设计风速，p对应与设计功率，a、b、c、d、e、f、g均为常数。
以上等式(2)可对应于如以下图5所示的曲线。
图5示出根据本发明的实施例的设计拟合曲线的示例的示图。
如图5中所示，横轴对应于功率，单位为千瓦(kw)，纵轴对应于风速，单位为米/秒(m/s)。
可使用如图5中所示的曲线以及优化前推测功率来推测与优化前推测功率对应的优化前推测风速。
返回参照图4，作为示例，使用预定风速功率对应关系，推测与优化前推测功率对应的优化前推测风速的步骤s420可包括：首先，可确定设计拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于设计功率的坐标作为第三功率坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为风速坐标；之后，可将优化前推测功率分别设置为第三功率坐标的坐标值，获取设计拟合曲线上的与设置的第三功率坐标的各个坐标值分别对应的风速坐标的坐标值，作为优化前推测风速。
例如，当通过上述等式(2)来表示设计拟合曲线时，在上述等式(2)中，横坐标(对应于p)对应于设计功率，因此可确定横坐标为第三功率坐标，并确定纵坐标(对应于v)为风速坐标。
每个风向区间可对应于多个优化前推测功率，此时，可将各个风向区间的所有优化前推测功率分别设置为等式(2)中的p，并通过等式(2)分别求得对应的v值，从而将求得的所有v值作为优化前推测风速。
在步骤s430，可使用每个风向区间的区间拟合曲线以及相应的优化后数据，推测优化后推测功率。
这里，可使用每个风向区间的区间拟合曲线和相应风向区间内的优化后数据中的功率数据，来推测优化后推测功率。
作为示例，使用每个风向区间的区间拟合曲线以及相应的优化后数据，推测优化后推测功率的步骤s430可包括：首先，可确定每个风向区间的区间拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化前平均功率的坐标作为第一功率坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第二功率坐标；之后，可针对每个风向区间，将每个风向区间的有效优化后数据中的功率数据分别设置为第一功率坐标的坐标值，以获取对应的区间拟合曲线上的与设置的各个第一功率坐标的坐标值分别对应的第二功率坐标的坐标值，作为优化后推测功率。
例如，当通过上述等式(1)来表示第j风向区间中的区间拟合曲线时，在上述等式(1)中，横坐标(对应于xj)对应于优化前平均功率，因此可确定横坐标为第一功率坐标，并确定纵坐标(对应于yj)为第二功率坐标。
对于第j个风向区间，第j风向区间中的优化后数据中的功率数据可包括多个数据值，此时，可将每个数据值分别设置为等式(1)中的xj，并通过等式(1)分别求得对应的yj值，从而将求得的所有yj值作为优化后推测功率。
在步骤s440，可使用所述预定风速功率对应关系，推测与优化后推测功率对应的优化后推测风速。
在推测出优化后推测功率之后，可使用预先获得的预定风速功率对应关系来推测出与优化后推测功率对应的优化后推测风速。
作为示例，使用所述预定风速功率对应关系，推测与优化后推测功率对应的优化后推测风速的步骤s440可包括：首先，可确定设计拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于设计功率的坐标作为第三功率坐标，并确定横坐标和纵坐标表的另一坐标作为风速坐标；之后，可将优化后推测功率分别设置为第三功率坐标的坐标值，获取设计拟合曲线上的与设置的第三功率坐标的各个坐标值分别对应的风速坐标的坐标值，作为优化后推测风速。
例如，当通过上述等式(2)来表示设计拟合曲线时，在上述等式(2)中，横坐标(对应于p)对应于设计功率，因此可确定横坐标为第三功率坐标，并确定纵坐标(对应于v)为风速坐标。
每个风向区间可对应于多个优化后推测功率，此时，可将各个风向区间的所有优化后推测功率分别设置为等式(2)中的p，并通过等式(2)分别求得对应的v值，从而将求得的所有v值作为优化后推测风速。
返回参照图1，在步骤s500，使用推测功率和推测风速，验证所述风力发电机组被优化的优化效果。
这里，可使用优化前推测功率、优化前推测风速、优化后推测功率、优化后推测风速来验证风力发电机组被优化的优化效果。
以下，将参考图6详细描述使用推测功率和推测风速，验证所述风力发电机组被优化的优化效果的步骤的流程。
图6示出根据本发明的实施例的验证优化效果步骤的流程图。
参照图6，在步骤s510，可对优化前推测功率以及相应的优化前推测风速进行第三拟合，获取拟合曲线作为优化前功率风速曲线。
这里，第三拟合可以是根据iec61400-12-1标准中的bin分仓方法的拟合。
例如，在步骤s510中，可使用iec61400-12-1标准中的bin分仓方法对优化前推测功率以及相应的优化前推测风速进行拟合，以获取拟合曲线作为优化前功率风速曲线。
在步骤s520，可对优化后推测功率以及相应的优化后推测风速进行第三拟合，获取拟合曲线作为优化后功率风速曲线。
这里，可使用iec61400-12-1标准中的bin分仓方法对优化后推测功率以及相应的优化后推测风速进行拟合，以获取拟合曲线作为优化后功率风速曲线。
在步骤s530，可使用优化前功率风速曲线以及优化前推测风速，获取与优化前推测风速对应的新优化前推测功率。
作为示例，在通过对优化前推测功率以及相应的优化前推测风速进行第三拟合获取优化前功率风速曲线之后，在步骤s530中：首先，可确定优化前功率风速曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化前推测风速的坐标作为第一坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第二坐标；之后，可将优化前推测风速中的每个值分别设置为第一坐标的坐标值，以获取优化前功率风速曲线上的与设置的各个第一坐标的坐标值分别对应的第二坐标的坐标值，将获取的所有第二坐标的坐标值作为新优化前推测功率。
在步骤s540，可使用优化后功率风速曲线以及优化后推测风速，获取与优化后推测风速对应的新优化后推测功率。
作为示例，在通过对优化后推测功率以及相应的优化后推测风速进行第三拟合获取优化后功率风速曲线之后，在步骤s540中：首先，可确定优化后功率风速曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化后推测风速的坐标作为第三坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第四坐标；之后，可将优化后推测风速中的每个值分别设置为第三坐标的坐标值，以获取优化后功率风速曲线上的与设置的各个第三坐标的坐标值分别对应的第四坐标的坐标值，将获取的所有第四坐标的坐标值作为新优化后推测功率。
在步骤s550，可使用优化前推测风速以及相应的设计风速、新优化前推测功率以及相应的设计功率，获取所述风力发电机组被优化之前的优化前推测曲线。
例如，当第三拟合为根据iec61400-12-1标准中的bin分仓方法的拟合时，在拟合的优化前功率风速曲线上，每个优化前推测风速可对应于一个设计风速以及一个新优化前推测功率，并且该一个设计风速还对应于一个设计功率。因此，可使用多组优化前推测风速、设计风速、新优化前推测功率、设计功率，来获取优化前推测曲线。
作为示例，使用优化前推测风速以及相应的设计风速、新优化前推测功率以及相应的设计功率，获取所述风力发电机组被优化之前的优化前推测曲线的步骤s550可包括：首先，可获取多个优化前拟合点，其中，所述多个优化前拟合点中的每个点的横坐标为优化前推测风速中的一个优化前推测风速和相应的一个设计风速之间的比值，纵坐标为与所述一个优化前推测风速对应的一个新优化前推测功率和与所述一个设计风速对应的一个设计功率之间的比值；之后，可对所述多个优化前拟合点进行第四拟合，获取优化前推测曲线。
这里，作为示例，第四拟合可以是多项式拟合。
例如，当多个优化前拟合点包括m个优化前拟合点时，第i优化前拟合点可被表示为
在步骤s560，可使用优化后推测风速以及相应的设计风速、新优化后推测功率以及相应的设计功率，获取所述风力发电机组被优化之后的优化后推测曲线。
例如，当第三拟合为根据iec61400-12-1标准中的bin分仓方法的拟合时，在拟合的优化后功率风速曲线上，每个优化后推测风速可对应于一个设计风速以及一个新优化后推测功率，并且该一个设计风速还对应于一个设计功率。因此，可使用多组优化后推测风速、设计风速、新优化后推测功率、设计功率，来获取优化后推测曲线。
作为示例，使用优化后推测风速以及相应的设计风速、新优化后推测功率以及相应的设计功率，获取所述风力发电机组被优化之后的优化后推测曲线的步骤s560可包括：首先，可获取多个优化后拟合点，其中，所述多个优化后拟合点中的每个点的横坐标为优化后推测风速中的一个优化后推测风速和相应的一个设计风速之间的比值，纵坐标为与所述一个优化后推测风速对应的一个新优化后推测功率和与所述一个设计风速对应的一个设计功率之间的比值；之后，可对所述多个优化后拟合点进行第四拟合，获取优化后推测曲线。
例如，当多个优化后拟合点包括h个优化后拟合点时，第k优化后拟合点可被表示为
这里，通过如上设置优化前拟合点和优化后拟合点，可在获得优化前推测曲线和优化后推测曲线时消除在以下过程中引入的误差：在使用预定风速功率对应关系推测与优化前推测功率对应的优化前推测风速的过程中，在使用预定风速功率对应关系推测与优化后推测功率对应的优化后推测风速的过程中。
因此，在推测优化前推测风速和优化后推测风速时，可使用任意风速功率对应关系来推测，而不限于上述示例中的预定风速功率对应关系。
在步骤s570，可将优化前推测曲线与优化后推测曲线进行对比，以验证所述风力发电机组的优化效果。
这里，在获得了消除了推测风速时引入的误差的优化前推测曲线与优化后推测曲线之后，可通过这两个曲线之间的差异来验证风力发电机的优化效果。
作为示例，将优化前推测曲线与优化后推测曲线进行对比，以验证所述风力发电机组的优化效果的步骤s570可包括：使用优化后推测曲线和优化前推测曲线中横坐标相同的点的纵坐标之间的比值，来指示所述风力发电机组在对应的设计风速下的优化效果。
例如，当两条曲线的横坐标值相同时，例如，x1(优化前推测曲线上的一个横坐标值)与x2(优化后推测曲线上的一个横坐标值)相等时，在优化后推测曲线上与x2对应的纵坐标值y2和在优化前推测曲线上与x1对应的纵坐标值y1之间的比值，可指示所述风力发电机组在对应的设计风速下的优化效果。例如，当y2与y1之间的比值大于1时，可指示在相应的设计风速下风力发电机被优化，并且优化效果(优化百分比)可对应于y2与y1之间的比值的大小。此外，当y2与y1之间的比值小于或等于1时，可指示在相应的设计风速下风力发电机未被优化。
采用本发明示例性实施例的风力发电机组的功率优化方法，能够通过风力发电机组被优化之前和优化之后的数据以及参考风力发电机组的数据获得推测功率和推测风速，来验证风力发电机组被优化的优化效果，从而减小环境因素对验证结果的影响。
图7示出根据本发明的实施例的风力发电机组的功率优化装置的框图。
参照图7，根据本发明的实施例的风力发电机组的功率优化装置包括：优化前数据获取单元100、优化后数据获取单元200、对应关系获取单元300、推测单元400和验证单元500。
具体地讲，优化前数据获取单元100获取在所述风力发电机组被优化之前的第一预定时间段内的所述风力发电机组的优化前数据以及对应的参考风力发电机组的参考优化前数据。
这里，作为示例，所述参考风力发电机组与所述风力发电机组可处于相同的风场环境中，并且所述参考风力发电机组与所述风力发电机组之间的距离小于预定阈值。例如，相同的风场环境可指参考风力发电机组与所述风力发电机组所处的风场中的温度、湿度、风速、风向、湍流等之间的差异在预定阈值范围内。例如，阈值距离可以是所述风力发电机组的叶轮直径的10倍。应该理解，阈值距离不限于上述示例，可根据实际情况来设置阈值距离。
这里，优化前数据和参考优化前数据均可包括功率数据和风向数据。作为示例，优化前数据可包括所述风力发电机组在正常运行状态下的功率数据和对应的风向数据，参考优化前数据可包括所述参考风力发电机组在正常运行状态下的功率数据和对应的风向数据。
以上已经参考图1描述了获取优化前数据和参考优化前数据的功率数据和风向数据的示例，这里不再赘述。
这里，由于环境因素对风向数据与功率数据之间对应关系的影响远远小于对风速数据与功率数据之间对应关系的影响，因此，通过获取风向数据与对应的功率数据，可在验证风力发电机的优化效果时减小环境因素对结果的影响，从而提高验证准确度。
优化后数据获取单元200获取在所述风力发电机组被优化之后的第二预定时间段内的所述风力发电机组的优化后数据。
这里，优化后数据也可包括功率数据和风向数据。作为示例，优化后数据可包括所述风力发电机组在正常运行状态下的功率数据和对应的风向数据。并且，可通过与上述示例中获取优化前数据和参考优化前数据类似的方式来获取优化后数据。
对应关系获取单元300通过优化前数据与参考优化前数据，获取所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
这里，可通过优化前数据中的功率数据与风向数据以及参考优化前数据中的功率数据和风向数据来获取所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
以下，参考图8来描述对应关系获取单元300的结构。
图8示出根据本发明的实施例的对应关系获取单元300的框图。
参照图8，根据本发明的实施例的对应关系获取单元300可包括：有效数据确定子单元310、分仓子单元320和功率关系确定子单元330。
具体地讲，有效数据确定子单元s310可确定与优化前数据和参考优化前数据中的风向数据的交集对应的优化前数据中的有效优化前数据和参考优化前数据中的有效参考优化前数据。
这里，有效数据确定子单元s310可首先将优化前数据中的风向数据和参考优化前数据中的风向数据取交集，并将落在交集内的优化前数据的风向数据和对应的功率数据确定为有效优化前数据，将落在交集内的参考优化前数据的风向数据和对应的功率数据确定为有效参考优化前数据。
分仓子单元320可按照预定风向间隔对有效优化前数据和有效参考优化前数据进行分仓，以便将有效优化前数据和有效参考优化前数据分别划分为多个风向区间。
这里，由于通常获得的有效有优化前数据和有效参考优化前数据中均包括大量的功率数据和风向数据，因此，为了更加精确地获取功率之间的对应关系，可首先利用预定的风向间隔来对有效优化前数据和有效参考优化前数据进行分仓。这里，用于对有效优化前数据和有效参考优化前数据进行分仓的预定风向间隔可根据实际需要来设定。
功率关系确定子单元330可确定每个风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据之间的对应关系作为区间功率对应关系，并使用所有的区间功率对应关系表示所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
这里，通过确定每个风向仓的区间功率对应关系，并通过使用所有的区间功率对应关系表示所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系，可获得更精确的功率对应关系。
功率关系确定子单元330可针对任意一个风向区间，通过以下处理确定该任意一个风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据之间的对应关系作为区间功率对应关系(应该理解，以下处理适用于针对每个风向区间确定区间功率对应关系)：
首先，功率关系确定子单元330可按照预定功率间隔对该任意一个风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据进行分仓，以将该风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据分别划分为多个功率区间。
这里，在该任意一个风向区间内的有效优化前数据和有效参考优化前数据中均可包括多个功率数据。为了建立功率之间的对应关系，功率关系确定子单元330可使用相同的预定功率间隔对该风向区间内的有效优化前数据中的功率数据和有效参考优化前数据中的功率数据进行分仓，以在该风向区间内的有效优化前数据和有效参考优化前数据中划分出相同个数的功率区间。
之后，功率关系确定子单元330可计算每个功率区间内的有效优化前数据中的功率数据的平均值，以获取多个优化前平均功率。
之后，功率关系确定子单元330可计算每个功率区间内的有效参考优化前数据中的功率数据的平均值，以获取多个参考优化前平均功率。
这里，由于有效优化前数据中的每个功率区间内的功率数据的数量可能与有效参考优化前数据中的相应功率区间内的功率数据的数量不同，因此为了便于建立功率之间的对应关系，功率关系确定子单元330可对每个功率区间的内的有效优化前数据中的功率数据求平均值，并对每个功率区间内的有效参考优化前数据中的功率数据求平均值，从而获得相同数量的优化前平均功率和参考优化前平均功率。
最后，功率关系确定子单元330可对所述多个优化前平均功率和所述多个参考优化前平均功率进行第一拟合，获取拟合曲线作为区间拟合曲线，以通过区间拟合曲线来表示该任意一个风向区间的区间功率对应关系。
以上已经参照等式(1)描述了第一拟合的示例，这里不再赘述。
应该理解，当有效优化前数据和有效参考优化前数据中的风向数据对应的风向范围比较小时，功率关系确定子单元330可不执行分仓处理，此时，功率关系确定子单元330可将所有的有效优化前数据和有效参考优化前数据视为一个风向区间内的数据，而获得一个区间功率对应关系，并使用这一个区间功率对应关系表示所述风力发电机组的发电功率与所述参考风力发电机组的发电功率之间的功率对应关系。
返回参照图7，推测单元400使用所述功率对应关系以及优化前数据和优化后数据，推测所述风力发电机组的推测功率和推测风速。
作为示例，推测功率可包括优化前推测功率和优化后推测功率，推测风速可包括优化前推测风速和优化后推测风速，其中，优化前推测功率可表示推测的所述风力发电机组被优化之前的功率，优化前推测风速可表示推测的与优化前推测功率相应的风速，优化后推测功率可表示推测的所述风力发电机组被优化之后的功率，优化后推测风速可表示推测的与优化后推测功率相应的风速。
以下，将参考图9描述推测单元400的结构。
图9示出根据本发明的实施例的推测单元400的框图。
参照图9，根据本发明的实施例的推测单元400可包括：优化前功率推测子单元410、优化前风速推测子单元420、优化后功率推测子单元430、优化后风速推测子单元440。
具体地讲，优化前功率推测子单元410可使用每个风向区间的区间拟合曲线以及相应的优化前数据，推测优化前推测功率。
这里，优化前功率推测子单元410可使用每个风向区间的区间拟合曲线和相应风向区间内的优化前数据中的功率数据，来推测优化前推测功率。
作为示例，优化前功率推测子单元410可包括：第一坐标确定模块和第一功率推测模块。
具体地讲，第一坐标确定模块可确定每个风向区间的区间拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化前平均功率的坐标作为第一功率坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第二功率坐标。
第一功率推测模块可针对每个风向区间，将每个风向区间的有效优化前数据中的功率数据分别设置为第一功率坐标的坐标值，以获取对应的区间拟合曲线上的与设置的各个第一功率坐标的坐标值分别对应的第二功率坐标的坐标值，作为优化前推测功率。
优化前风速推测子单元420可使用预定风速功率对应关系，推测与优化前推测功率对应的优化前推测风速。
在优化前功率推测子单元410推测出优化前推测功率之后，优化前风速推测子单元420可使用预先获得的预定风速功率对应关系来推测出与优化前推测功率对应的优化前推测风速。
作为示例，推测单元400可通过对所述风力发电机组在出厂时预设的设计功率和相应的设计风速进行多次第二拟合，使得拟合系数大于预定阈值，以获取设计功率与设计风速的拟合曲线作为设计拟合曲线，来表示所述预定风速功率对应关系。
已经参照以上图4的等式(2)以及图5描述了设计拟合曲线的示例，这里不再赘述。
作为示例，优化前风速推测子单元420可包括：第三坐标确定模块和第一风速推测模块。
具体地讲，第三坐标确定模块可确定设计拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于设计功率的坐标作为第三功率坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为风速坐标。
第一风速推测模块可将优化前推测功率分别设置为第三功率坐标的坐标值，获取设计拟合曲线上的与设置的第三功率坐标的各个坐标值分别对应的风速坐标的坐标值，作为优化前推测风速。
优化后功率推测子单元430可使用每个风向区间的区间拟合曲线以及相应的优化后数据，推测优化后推测功率。
这里，优化后功率推测子单元430可使用每个风向区间的区间拟合曲线和相应风向区间内的优化后数据中的功率数据，来推测优化后推测功率。
作为示例，优化后功率推测子单元430可包括：第二坐标确定模块和第二功率推测模块。
具体地讲，第二坐标确定模块可确定每个风向区间的区间拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化前平均功率的坐标作为第一功率坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第二功率坐标。
第二功率推测模块可针对每个风向区间，将每个风向区间的有效优化后数据中的功率数据分别设置为第一功率坐标的坐标值，以获取对应的区间拟合曲线上的与设置的各个第一功率坐标的坐标值分别对应的第二功率坐标的坐标值，作为优化后推测功率。
优化后风速推测子单元440可使用所述预定风速功率对应关系，推测与优化后推测功率对应的优化后推测风速。
在优化后功率推测子单元430推测出优化后推测功率之后，优化后风速推测子单元440可使用预先获得的预定风速功率对应关系来推测出与优化后推测功率对应的优化后推测风速。
作为示例，优化后风速推测子单元440可包括：第四坐标确定模块和第二风速推测模块。
具体地讲，第四坐标确定模块可确定设计拟合曲线的横坐标和纵坐标中对应于设计功率的坐标作为第三功率坐标，并确定横坐标和纵坐标表的另一坐标作为风速坐标。
第二风速推测模块可将优化后推测功率分别设置为第三功率坐标的坐标值，获取设计拟合曲线上的与设置的第三功率坐标的各个坐标值分别对应的风速坐标的坐标值，作为优化后推测风速。
返回参照图7，验证单元500使用推测功率和推测风速，验证所述风力发电机组被优化的优化效果。
这里，验证单元500可使用优化前推测功率、优化前推测风速、优化后推测功率、优化后推测风速来验证风力发电机组被优化的优化效果。
以下，将参考图10验证单元500的结构。
图10示出根据本发明的实施例的验证单元500的框图。
参照图10，根据本发明的实施例的验证单元500可包括：优化前拟合子单元510、优化后拟合子单元520、优化前推测子单元530、优化后推测子单元540、优化前曲线获取子单元550、优化后曲线获取子单元560和效果验证子单元570。
具体地讲，优化前拟合子单元510可对优化前推测功率以及相应的优化前推测风速进行第三拟合，获取拟合曲线作为优化前功率风速曲线。
这里，第三拟合可以是根据iec61400-12-1标准中的bin分仓方法的拟合。
优化后拟合子单元520可对优化后推测功率以及相应的优化后推测风速进行第三拟合，获取拟合曲线作为优化后功率风速曲线。
优化前推测子单元530可使用优化前功率风速曲线以及优化前推测风速，获取与优化前推测风速对应的新优化前推测功率。
作为示例，优化前推测子单元530可首先确定优化前功率风速曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化前推测风速的坐标作为第一坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第二坐标；之后可将优化前推测风速中的每个值分别设置为第一坐标的坐标值，以获取优化前功率风速曲线上的与设置的各个第一坐标的坐标值分别对应的第二坐标的坐标值，将获取的所有第二坐标的坐标值作为新优化前推测功率。
优化后推测子单元540可使用优化后功率风速曲线以及优化后推测风速，获取与优化后推测风速对应的新优化后推测功率。
作为示例，优化后推测子单元540可首先确定优化后功率风速曲线的横坐标和纵坐标中对应于优化后推测风速的坐标作为第三坐标，并确定横坐标和纵坐标中的另一坐标作为第四坐标；之后可将优化后推测风速中的每个值分别设置为第三坐标的坐标值，以获取优化后功率风速曲线上的与设置的各个第三坐标的坐标值分别对应的第四坐标的坐标值，将获取的所有第四坐标的坐标值作为新优化后推测功率。
优化前曲线获取子单元550可使用优化前推测风速以及相应的设计风速、新优化前推测功率以及相应的设计功率，获取所述风力发电机组被优化之前的优化前推测曲线。
例如，当第三拟合为根据iec61400-12-1标准中的bin分仓方法的拟合时，在拟合的优化前功率风速曲线上，每个优化前推测风速可对应于一个设计风速以及一个新优化前推测功率，并且该一个设计风速还对应于一个设计功率。因此，优化前曲线获取子单元550可使用多组优化前推测风速、设计风速、新优化前推测功率、设计功率，来获取优化前推测曲线。
作为示例，优化前曲线获取子单元550可包括：第一拟合点获取模块和第一拟合模块。
具体地讲，第一拟合点获取模块可获取多个优化前拟合点，其中，所述多个优化前拟合点中的每个点的横坐标为优化前推测风速中的一个优化前推测风速和相应的一个设计风速之间的比值，纵坐标为与所述一个优化前推测风速对应的一个新优化前推测功率和与所述一个设计风速对应的一个设计功率之间的比值。
第一拟合模块可对所述多个优化前拟合点进行第四拟合，获取优化前推测曲线。
这里，作为示例，第四拟合可以是多项式拟合。
优化后曲线获取子单元560可使用优化后推测风速以及相应的设计风速、新优化后推测功率以及相应的设计功率，获取所述风力发电机组被优化之后的优化后推测曲线。
例如，当第三拟合为根据iec61400-12-1标准中的bin分仓方法的拟合时，在拟合的优化后功率风速曲线上，每个优化后推测风速可对应于一个设计风速以及一个新优化后推测功率，并且该一个设计风速还对应于一个设计功率。因此，优化后曲线获取子单元560可使用多组优化后推测风速、设计风速、新优化后推测功率、设计功率，来获取优化后推测曲线。
作为示例，优化后曲线获取子单元560可包括：第二拟合点获取模块和第二拟合模块。
具体地讲，第二拟合点获取模块可获取多个优化后拟合点，其中，所述多个优化后拟合点中的每个点的横坐标为优化后推测风速中的一个优化后推测风速和相应的一个设计风速之间的比值，纵坐标为与所述一个优化后推测风速对应的一个新优化后推测功率和与所述一个设计风速对应的一个设计功率之间的比值。
第二拟合模块可对所述多个优化后拟合点进行第四拟合，获取优化后推测曲线。
这里，通过如上设置优化前拟合点和优化后拟合点，可在获得优化前推测曲线和优化后推测曲线时消除在以下过程中引入的误差：在使用预定风速功率对应关系推测与优化前推测功率对应的优化前推测风速的过程中，在使用预定风速功率对应关系推测与优化后推测功率对应的优化后推测风速的过程中。
因此，在推测单元400推测优化前推测风速和优化后推测风速时，可使用任意风速功率对应关系来推测，而不限于上述示例中的预定风速功率对应关系。
效果验证子单元570可将优化前推测曲线与优化后推测曲线进行对比，以验证所述风力发电机组的优化效果。
这里，在获得了消除了推测风速时引入的误差的优化前推测曲线与优化后推测曲线之后，效果验证子单元570可通过这两个曲线之间的差异来验证风力发电机的优化效果。
作为示例，效果验证子单元570可使用优化后推测曲线和优化前推测曲线中横坐标相同的点的纵坐标之间的比值，来指示所述风力发电机组在对应的设计风速下的优化效果。
采用本发明示例性实施例的风力发电机组的功率优化装置，能够通过风力发电机组被优化之前和优化之后的数据以及参考风力发电机组的数据获得推测功率和推测风速，来验证风力发电机组被优化的优化效果，从而减小环境因素对验证结果的影响。
根据本发明的示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。当所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的风力发电机组的功率优化方法。该计算机可读记录介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。计算机可读记录介质也可分布于连接网络的计算机系统，从而计算机可读代码以分布式存储和执行。此外，完成本发明的功能程序、代码和代码段可容易地被与本发明相关的领域的普通程序员在本发明的范围之内解释。
根据本发明的示例性实施例还提供一种风力发电机组的控制系统。该在风力发电机组的控制系统包括处理器和存储器。存储器被配置为存储计算机程序。所述计算机程序被处理器执行使得处理器执行如上所述的风力发电机组的功率优化方法的程序指令。
此外，根据本发明的示例性实施例的上述装置和设备中的各个单元可被实现硬件组件或软件模块。此外，本领域技术人员可根据限定的各个单元所执行的处理，通过例如使用现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)或处理器来实现各个单元。
应注意，本发明的以上各个实施例仅仅是示例性的，而本发明并不受限于此。本领域技术人员应该理解：在不脱离本发明的原理和精神的情况下，可对这些实施例进行改变，其中，本发明的范围在权利要求及其等同物中限定。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！